【正文】 了煤與瓦斯突出預測預報的瓦斯單變量時間序列分析模型 ， 即指數(shù)平滑模型和瓦斯涌出變化模型。 1） V30（ V60） 及 Kv 指標法 V30（ 或 V60） 是指掘進煤巷炮后 30min（ 或 60min） 內(nèi)的噸煤瓦斯釋放量。 （ 7） 利用數(shù)學理論進行煤與瓦斯突出危險性預測。研究人員利用低頻 （ 10~40kHz） 微震技術監(jiān)測確定最可能發(fā)生突出的地點 ，利用高頻 （ 40~110kHz） 微震技術確定突出的時間。 （ 6） 利用微震技術進行煤與瓦斯突出危險性預測。隨著測溫技術的發(fā)展 ， 長期困擾煤炭安全生產(chǎn)的煤與瓦斯突出問題將得到更好的解決。據(jù)國外有關資料介紹 ， 在無突出危險煤層的工作面中 ， 氡放射強度一般在 30~40q/m3 以下 ， 在有突出危險的煤層中 ， 氡放射強度9 高達 2 500 q/m3， 在煤與瓦斯突出發(fā)生前 ， 氡 放射強度會急劇升高。該技術的應用為采煤工作面的高產(chǎn)高效提供了地質(zhì)保障 ， 即預先探明采煤工作面內(nèi)地質(zhì)構造 ，以 證采煤的順利進行。煤炭科學研究總院西安分院也研制了 MJY1 型聲發(fā)射實時監(jiān)測系統(tǒng) ， 并在平頂山十礦進行了現(xiàn)場實驗。煤和巖石內(nèi)部存在大量的裂隙等固有缺陷 ， 煤巖變形及破壞的結果就是裂隙的產(chǎn)生、擴展、匯合貫通。工作面預測按照其與煤體的關聯(lián)程度分為接觸式預測與非接觸式預測。該指標目前在法國、比利時、保加利亞、捷克、日本、羅馬尼亞等國家已得到廣泛的應用，而在應用方法上大同小異，一般規(guī)定 ?P10 不危險， ?P25 時有危險 ； 但在蘇聯(lián)、比利時等國家也有的非危險區(qū) ?P15?P15，危險區(qū)△ P2025，并不能嚴格劃分界限。相繼我國的秦汝詳?shù)龋ㄟ^對掘進工作面突出前夕煤壁瓦斯?jié)舛茸兓?guī)律的研究，提出了利用瓦斯?jié)舛茸兓A報突出的方法，并建立了突出預報數(shù)學模型 ； 胡千庭等教授利用新開發(fā)的取芯裝備直接在井下取芯測定煤層瓦斯含量，采用瓦斯含量指標預測突出危險性。 （ 2） 鉆孔瓦斯自噴壓力預測法 ： 波蘭規(guī)定自噴瓦斯壓力大于 大氣壓（ P） 屬于中等危險，自噴壓力大于 2 個大氣壓 （ P） 屬于很危險。 各指標的臨界值見表 。 57f130。 單指標法 采用煤的 破壞類型、瓦斯放散初速度指標 （ ?p） 、煤的堅固性系數(shù) （ f） 和煤層瓦斯壓力 （ p） 作為預測指標，某煤層只有全部指標達到或超過其臨界值時方可預測為突出煤層。區(qū)域突出危險性預測，簡稱區(qū)域預測，用于預測煤層和煤層區(qū)域 （ 包括井田、新水平和新采區(qū) ） 的突出危險性，并在地質(zhì)勘探、新井建設、新水平和新采區(qū)開拓或準備時進行。利用所得數(shù)據(jù)通過下式計算綜合指標 D 和 K。 綜合指標法 俄羅斯斯科欽斯基礦業(yè)研究院提出用綜合指標 B 作為預測指標， B 按 下式 計算 ： B = X?XOCTVdofXCP (R+) = ++ 式中 X 一煤層瓦斯含量， m3/t； xoct 一該種煤的殘余瓦斯量， m3/t； Xcp 一該種煤的平均瓦斯量， m3/t； vdof 一煤的揮發(fā)分， %； M 一煤層厚度， m； C 一以分層數(shù)目表示的煤層復雜程度 ； H 一煤層埋藏深度， m； fn 一圍巖特性， MPa； R 一通過煤的破壞性表示的煤層強度， mm。 基于 各種單項指標或綜合指標來預測 的方法 根據(jù)對突出有影響的瓦斯、地壓、煤巖結構和力學性質(zhì)等基本因素以及所提出的各種單項指標或綜合指標來預測突出災害發(fā)生可能性的方法。 （ 4） 煤樣瓦斯泄出量預測法 ： 在打鉆時取鉆粉煤樣，放在解吸器中測量一定時間間隔內(nèi)的瓦斯泄出量。西德以鉆粉量大于正常量的 8 倍作為危險指標，而日本則以6 鉆粉量大于 6L/m 作為危險指標。 其它還有煤的顯微結構預測法、大地電阻預測法，測量順磁中心含量的方法等。實時跟蹤預測，即連續(xù)動態(tài)預測是指通過動態(tài)連續(xù)地監(jiān)測能綜合反映含瓦斯煤巖體所處 （ 應力或應變 ） 狀態(tài)的某種指標而確定工作面附近煤層突出危險性的方法。 8 我國的研究起 步較晚 ， 在現(xiàn)場應用也較少。 20 世紀 70 年代中期在東頓涅茨無煙煤礦區(qū)進行了系統(tǒng)試驗。氡元素是自然界中唯一的放射性氣體元素 ， 是放射性元素鐳和钚衰變過程中的中間產(chǎn)物。王宏圖等進行掘進工作面的突出危險性的研究中 ， 定義了鉆屑溫度 和煤體溫度作為敏感指標。由卸壓區(qū)到應力集中區(qū) ， 在垂直于煤壁的內(nèi)部方向上單位煤體應力及瓦斯壓力升高時的電磁輻射信號也越來越強 ； 在應力集中區(qū) ， 應力和瓦斯壓力達最大值 ， 煤體的變形破裂過程最強烈 ， 電磁輻射源產(chǎn)生的電磁輻射信號最強 ； 進入原始應力區(qū) ，不同 度方向上電磁輻射源產(chǎn)生的電磁輻射的強度將有所下降。研究表明 ， 突出是由連續(xù)的、多起斷裂引起的 ， 而且異常的微震發(fā)射通常在斷裂之前 4~45min 內(nèi)產(chǎn)生 ， 故微震法 [5]作為突出預報方法 ， 具有廣闊的應用前景。非接觸式預測是煤與瓦斯突出預測技術的一場重大革命，也是煤與瓦斯突出危險性評價技術發(fā)展的必然趨勢。這些先進數(shù)學方法的優(yōu)點都是傳統(tǒng)方法無法比擬的。 2）瓦斯涌出動態(tài)特征法 根據(jù)工作面瓦斯涌出特征，利用模式識別技術對基于礦井監(jiān)測系統(tǒng)的突出預測系統(tǒng)進行了研究，認為在現(xiàn)有礦井監(jiān)測系統(tǒng)基礎上考慮工作面瓦斯涌出特征，利用計算機模式識別技術研究非接觸式煤與瓦斯突出預測系統(tǒng)可行。當觀測數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)不規(guī)則變動，但波動不大 ， 長期趨勢變動緩慢時 ， 一般取α =~，此時指數(shù)平滑模型是“重老信息、輕新信息”的；當觀測序 列波動較大，長期趨勢變動明顯時，一般取α =~，此時平滑指數(shù)模型是“輕老信息、重新信息”的 。因為一方面 ， 它反映的是序列的離散程度，也即各值偏離均值的程度。在礦業(yè)方面， GIS 技術在礦產(chǎn)資源評價、礦區(qū)瓦斯含量分布規(guī)律探討、安全生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)的建立等方面都有較為成功的應用。 （ 2） 神經(jīng)網(wǎng)絡辨識和預測法 ： 自神經(jīng)網(wǎng)絡理論誕生以來，運用到煤礦安全預測的研究日益走紅，如譚云亮、孫海濤、楊敏、吳財芳等利用神經(jīng)網(wǎng)絡理論中的自 適應小波神經(jīng)網(wǎng)絡理論進行突出的模式辨識與預測，并建立了預測模型。但是評價在構造判斷矩陣時未能考慮人的判斷的模糊性和不確定性，同時在一致性檢驗時過于復雜，實用程 度不高。 17 煤與瓦斯突出危險性評價指標的三角模糊綜合評判 構建三角模糊判斷矩陣時，首先專家依據(jù)各個因素相對于目標層的重要性程 度通過兩兩比較的方式，來確定因素的相對重要性，將評價結果用三角模糊數(shù) A = (lij mij uij)來表示因素 xi 與 xj 的重要程度。結構上的并行性使神經(jīng)網(wǎng)絡的信息存儲必然采用分布式的方式，即信息不是存儲在網(wǎng)絡的某個局部，而是分布在網(wǎng)絡所有的連接權中。 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 ： 神經(jīng)網(wǎng)絡具有聯(lián)想記憶、非線性映射、分類與識別、 優(yōu)化計算和知識處理五種智能特點，重點是其前兩種功能 ： 1） 聯(lián)想記憶功能 指 18 神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過預先存儲信息和學習機制進行自適應訓練，從不完整的信息和 噪聲干擾中恢復原始的 完整信息 ； 2） 非線性映射功能，指神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過 系 統(tǒng)輸入輸出樣本的學習自動提取蘊含其中的映射規(guī)則，從而以任意精度擬合任意 復雜的非線性函數(shù)。 4） 實施對輸入樣本的網(wǎng)絡訓練，并最終確定樣本數(shù)據(jù)和煤與瓦斯突出 （ 突 出 ） 的非線性映射關系。 （ 2） 煤與瓦斯突出危險性決策分級集 V 的確定 V = {υ1， υ2， …， υm}， 即煤與瓦斯突出危險性等級。利用 GIS 軟件的空間分析功能對地圖、圖形、屬性數(shù)據(jù)等形式的信息進行綜合分析，可迅速地挖掘出滿足應用需要的隱含信息。根據(jù)煤與瓦斯突出影響因素種類的確定及其各要素相對重要性的認識，要素的相對重要性用權重表示。繪制前，需要分類整理實測點 （ 觀測點 ） x、y 坐標及其實測 （ 觀測 ） 值，整理結果按類分別以． mdb 文件單獨保存?；?2 靶決策思路簡潔清晰，具有很強的應用性，近年來得到了廣泛的應用 [13]。 預警指標的提出 （ 1） 瓦斯?jié)舛?。 預警指標模型 通過煤與瓦斯突出預警指標模型與煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)的聯(lián)接 ， 實現(xiàn)預警數(shù)據(jù)的共享和互聯(lián)互通 ， 完成預警指標的處理和預警指標參數(shù)的輸入 。 Ti 值越大 ， 表明超出臨界值的時間越長 ，發(fā)生突出的危險性越大 。 二是煤瓦斯突出預警的建模方法25 上 ， 如采用回歸分析、因子分析、聚類分析等方法建立預測模型。根據(jù)工作的需要將研究區(qū)劃分為正方形網(wǎng)格稱為數(shù)據(jù)管理單元。依據(jù)收集到的資料的實際情況 ， 將影響煤與瓦斯突出的因素作為說明變量 （ 自變量 ） 。基于此，可利用自然歷史形成的地質(zhì)條件建立煤與瓦斯突出的綜合評價模型，使瓦斯突出預警評價研究向科學化、規(guī)范化發(fā)展。警源的存在為警情的產(chǎn)生提供了“火種”，而由警源到警情的發(fā)展，期間要經(jīng)歷一個過程，伴隨著這個過程，必然有各種各樣的警情先兆現(xiàn)象，即警兆。警源指標又分為內(nèi)部警源和外部警源。預警的根本目的是根據(jù)警兆的變動研究警情的大小，因此選擇合理的警兆指標是關鍵。 多元化預警 突出預警技術的研究，目的是實現(xiàn)對突出災害超前預警，以便于及時采取補救措施，是控制事故發(fā)生的有效手段之一。安全信息包括靜態(tài)信息和動態(tài)信息，靜態(tài)信息主要是礦井建礦以來的歷史資料信息；動態(tài)信息是隨著采掘生 產(chǎn)以及防突工作的 執(zhí)行所產(chǎn)生的隨時變化的信息，如鉆孔信息、抽采信息、采掘進度以及瓦斯涌出等。綜合預警系統(tǒng)的要點是在保證各子系統(tǒng)能獨立完成各項功能的同時實現(xiàn)無縫連接，使各種信息集于一體，以便從各個角度全面分析出不同位置的突出危險性。 一般認為，工作面瓦斯涌出主要是通過煤體瓦斯 擴散、瓦斯?jié)B流以及瓦斯解吸三個方面綜合產(chǎn)生的。此部分功能由煤層瓦斯地質(zhì)動態(tài)分析系統(tǒng)完成，彌補了手工編制瓦斯地質(zhì)圖費時、費力、精度差等不足，動態(tài)瓦斯地質(zhì)圖反映的永遠是及時的、最 新的瓦斯地質(zhì)賦存規(guī)律信息。因此，需要在采掘過程中隨時關注瓦斯涌出相 關指標。由此可見有效預測煤與瓦斯突出，不僅要掌握瓦斯?jié)撃艽笮∵€要了解瓦斯?jié)撃苁且院畏N形式釋放的。 。 （ 2） 鉆屑瓦斯解吸指標（ Q20/Q30） 在鉆孔施工過程中，煤鉆屑自煤壁脫落排至孔口，用專用煤樣罐接取煤鉆屑并同時計時，然后擰好煤樣罐頂蓋，頂蓋有 1 個穿刺針頭與大氣相連通，等煤鉆屑自煤壁脫落卸壓 2min 后，將煤樣罐頂蓋的穿刺針頭與瓦斯解吸速度測定儀連接并重新計時。根據(jù)《防治煤與瓦斯突出規(guī)定》有關要求，采用預抽煤層瓦斯區(qū)域防突措施時，應當以預抽區(qū)域的煤層殘余瓦斯壓力或者殘余瓦斯含量為主要指標或其他經(jīng)驗證有效的指標和方法進行措施效果檢驗。措施鉆孔施工效果主要是根據(jù)實際鉆孔施工參數(shù)，對措施周邊控制距離、終孔布置是否均勻、是否存在控制盲區(qū)等進行自動分析，分析結果作為多元化預警重要指標之 一 ，為用戶提供措施是否有效等決策依據(jù)。但在較長時間范圍內(nèi)的瓦斯涌出量始終是受控于煤體的可解吸瓦斯含量的，表明在煤體32 瓦斯可以充分擴散、滲流或解吸的時空內(nèi)，瓦斯涌出量的影響因素是煤體的瓦斯含量。 瓦斯涌出特征預警 瓦斯涌出特征預警技術 原理 在眾多非接觸式預測手段中，利用瓦斯涌出特征預測煤與瓦斯突出在軟硬件設施上的準備是最充分的，其可以利用現(xiàn)有的礦井瓦斯監(jiān)控系統(tǒng)的軟硬件設備，實現(xiàn)對現(xiàn)場瓦斯數(shù)據(jù)的實時采集，不需要多余的輔助設備。數(shù)據(jù)處理流程 下圖 所示。基于以上原因，本文提出多元化預警方法，在國家“十一五”科技支撐計劃的支持下，淮北礦業(yè) (集團 )有限責任公司、蘆嶺煤礦與中煤科工集團重慶研究院合作實施了多元化綜合預警系統(tǒng)建設項目，研究蘆嶺煤礦多元化綜合預警指標體系框架及預警技術實現(xiàn)流程，并搭建軟硬件智能平臺，實現(xiàn)了工作面突出危險的實時、智能 預警，實現(xiàn)了對防突過程的規(guī)范化、精細化控制。對煤與瓦斯突出預警警兆的選擇，采取對兩種方法綜合考慮的思路。外部警源是指影響 煤與瓦斯突出的人類活動影響要素，即煤與瓦斯突出的現(xiàn)實因素。預警的核心就是通過分析警兆來預報警情。李成武也做了類似的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并且得到了基本一致的結果 J。 第 5 步 ： 數(shù)量化理論的計算、危險性分級。突出危險性預測單元主要按自然邊界劃分 ， 受地質(zhì)因素制約。不論是單一指標預測法 ， 還是綜合指標預測法 ， 受地質(zhì)勘探工程量影響較大。 如果方差 S 值小 ， 瓦斯突出危險性小 。 24 （ 1） 瓦斯?jié)舛?、煤體溫度 （ Q） 。 根據(jù)對瓦斯突出機理的認識 ， 可以將工作面前方煤體看作一個灰色系統(tǒng) ， 工作面瓦斯?jié)舛仁沁@一灰色系統(tǒng)的輸出信號 。 （ 2） 多指標 加權灰靶決策模型評價過程 首先根據(jù)多指標決策問題構造效果樣本矩陣 x，通過調(diào)查法或者 AHP 法確定每個指標的權重向量 ； 利用線性變換算子對效果樣本矩陣進行變換，得到?jīng)Q策矩陣 R； 再由決策矩陣選出最優(yōu)效果向量 r； 最后根據(jù)所求出效果向量的靶心距，按從小到 大的順序排序，即可得到對各方案的最優(yōu)排序 。 4） 評價步驟。 3） 數(shù)據(jù)準備。煤與瓦斯突出危險性評價是煤礦安全評價的一項重要內(nèi)容，但由于我國評價方法尚不完善，造成定性評價方法使用較多，定量評價方法使用較 少 。 指標包括定量和定性 指標 ， 對于定量指標與 突出危險性的關系 ， 可以采用實際統(tǒng)計分析得出 ， 而對于定性指標 ， 如打鉆時動力現(xiàn)象 ， 往往表現(xiàn)為噴孔、頂鉆和夾鉆等 ， 我們可以用無量綱值來量化 ， 在這里 1 代表打鉆時動力現(xiàn)象最嚴重